二叉树算法的设计技巧
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法计算二叉树中所有结点值之和的算法可以使用递归的方式来实现。
递归是指在算法或函数中调用自身的一种方法。
计算二叉树中所有结点值之和的思路是先计算左子树中所有结点的值之和，再计算右子树中所有结点的值之和，然后将两个结果相加，再加上当前节点的值。
通过递归的方式来实现，可以保证每个结点的值都被计算到。
以下是该算法的详细步骤：Step1：定义二叉树的结构首先，我们需要定义二叉树的结构。
可以使用节点类来表示二叉树的每个节点，其中包括一个value属性用来存储节点的值，以及left和right属性分别指向左右子节点。
Step 2：计算二叉树所有结点的值之和定义一个递归方法，传入一个二叉树的根节点，通过递归的方式来计算二叉树中所有结点的值之和。
算法的步骤如下：1.判断当前节点是否为空，如果为空则返回0。
2. 定义一个变量sum，用来存储当前节点及其子节点的值之和。
将sum初始化为当前节点的值。
3. 递归计算当前节点左子树中所有结点的值之和，将结果加到sum 上。
4. 递归计算当前节点右子树中所有结点的值之和，将结果加到sum 上。
5. 返回sum。
Step 3：计算二叉树所有结点的值之和的示例代码```python#定义二叉树的节点类class TreeNode:def __init__(self, value):self.value = valueself.left = Noneself.right = None#计算二叉树中所有结点的值之和def sum_of_all_nodes(root):if root is None:return 0sum = root.value # 当前节点值sum += sum_of_all_nodes(root.left) # 左子树的值之和sum += sum_of_all_nodes(root.right) # 右子树的值之和return sum#创建二叉树root = TreeNode(1)root.left = TreeNode(2)root.right = TreeNode(3)root.left.left = TreeNode(4)root.left.right = TreeNode(5)root.right.left = TreeNode(6)root.right.right = TreeNode(7)#计算二叉树中所有结点的值之和result = sum_of_all_nodes(root)print("sum of all nodes:", result)```Step 4：算法的时间复杂度和空间复杂度分析该算法中，我们要遍历二叉树的每个节点，因此时间复杂度为O(n)，其中n表示二叉树中节点的数量。
动态规划-最优二叉搜索树
动态规划-最优⼆叉搜索树摘要： 本章介绍了⼆叉查找树的概念及操作。
主要内容包括⼆叉查找树的性质，如何在⼆叉查找树中查找最⼤值、最⼩值和给定的值，如何找出某⼀个元素的前驱和后继，如何在⼆叉查找树中进⾏插⼊和删除操作。
在⼆叉查找树上执⾏这些基本操作的时间与树的⾼度成正⽐，⼀棵随机构造的⼆叉查找树的期望⾼度为O(lgn)，从⽽基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。
1、⼆叉查找树 ⼆叉查找树是按照⼆叉树结构来组织的，因此可以⽤⼆叉链表结构表⽰。
⼆叉查找树中的关键字的存储⽅式满⾜的特征是：设x为⼆叉查找树中的⼀个结点。
如果y是x的左⼦树中的⼀个结点，则key[y]≤key[x]。
如果y是x的右⼦树中的⼀个结点，则key[x]≤key[y]。
根据⼆叉查找树的特征可知，采⽤中根遍历⼀棵⼆叉查找树，可以得到树中关键字有⼩到⼤的序列。
介绍了⼆叉树概念及其遍历。
⼀棵⼆叉树查找及其中根遍历结果如下图所⽰：书中给出了⼀个定理：如果x是⼀棵包含n个结点的⼦树的根，则其中根遍历运⾏时间为θ(n)。
问题：⼆叉查找树性质与最⼩堆之间有什么区别？能否利⽤最⼩堆的性质在O(n)时间内，按序输出含有n个结点的树中的所有关键字？2、查询⼆叉查找树 ⼆叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字，除了基本的查询，还⽀持最⼤值、最⼩值、前驱和后继查询操作，书中就每种查询进⾏了详细的讲解。
（1）查找SEARCH 在⼆叉查找树中查找⼀个给定的关键字k的过程与⼆分查找很类似，根据⼆叉查找树在的关键字存放的特征，很容易得出查找过程：⾸先是关键字k与树根的关键字进⾏⽐较，如果k⼤⽐根的关键字⼤，则在根的右⼦树中查找，否则在根的左⼦树中查找，重复此过程，直到找到与遇到空结点为⽌。
例如下图所⽰的查找关键字13的过程：（查找过程每次在左右⼦树中做出选择，减少⼀半的⼯作量）书中给出了查找过程的递归和⾮递归形式的伪代码：1 TREE_SEARCH(x,k)2 if x=NULL or k=key[x]3 then return x4 if(k<key[x])5 then return TREE_SEARCH(left[x],k)6 else7 then return TREE_SEARCH(right[x],k)1 ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k)2 while x!=NULL and k!=key[x]3 do if k<key[x]4 then x=left[x]5 else6 then x=right[x]7 return x（2）查找最⼤关键字和最⼩关键字 根据⼆叉查找树的特征，很容易查找出最⼤和最⼩关键字。
二叉树模型u和d公式
二叉树模型u和d公式
二叉树模型是计算机科学中常用的数据结构之一，它由节点和边组成，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
在二叉树模型中，我们可以使用一些公式来描述和操作这些节点，其中包括u和d公式。
第一个公式是u公式，它用来计算二叉树中节点的数量。
对于一个二叉树来说，u公式可以表示为：
u = n + 1
其中，u表示节点的数量，n表示叶子节点的数量。
这个公式的原理是，一个二叉树中的节点数量等于叶子节点数量加一。
这是因为在一个二叉树中，每个节点都有两个子节点，除了叶子节点，它们没有子节点。
所以，节点数量等于叶子节点数量加上根节点。
第二个公式是d公式，它用来计算二叉树中的边的数量。
对于一个二叉树来说，d公式可以表示为：
d = n
其中，d表示边的数量，n表示叶子节点的数量。
这个公式的原理
是，一个二叉树中的边的数量等于叶子节点的数量。
这是因为每个节点都有一条边与其父节点相连，除了根节点没有父节点外，其余节点都有一条边与其父节点相连。
所以，边的数量等于叶子节点的数量。
通过u和d公式，我们可以方便地计算二叉树中节点和边的数量。
这对于分析和设计二叉树算法非常有用。
另外，还可以通过这些公式来验证二叉树的正确性，例如检查节点和边的数量是否满足这些公式。
除了u和d公式外，还有其他一些常用的公式可以用来描述和操作二叉树模型，例如高度公式、深度公式等。
这些公式可以帮助我们更好地理解和使用二叉树这一重要的数据结构。
最优二叉树带权路径长度的最简计算
最优二叉树带权路径长度的最简计算作者：曹晓霞来源：《电脑知识与技术》2010年第08期摘要:最优二叉树在很多领域有着广泛的应用,它是一种带权路径长度最短的树,该文在哈夫曼提出的构造最优二叉树的基础上进行一些改进,并得出一种最简计算最短带权路径长度的方法。
关键词:哈夫曼树;带权路径长度;算法中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)08-1940-02数据结构课程中的最优二叉树又称哈夫曼树,是一类带权路径长度最短的树[1],在很多领域都有着广泛的应用。
其中哈夫曼编码就是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术,该技术一般可将数据文件压缩掉20%至90%,其压缩效率主要取决于被压缩文件的特征。
利用哈夫曼树的最短路径长度还可以很容易地求出给定字符集及其概率(或频度)分布的最优前缀码。
另外,哈夫曼树还经常应用在最佳判断过程中,利用哈夫曼树的最短带权路径长度,使程序中的比较次数尽可能少而使程序的运行效率提高。
而且在各类计算机专业的考试中,哈夫曼树也作为经典算法常常出现。
但笔者在多年的教学经验中发现,学生在哈夫曼树的建立和计算带权路径长度中经常出现很多问题,一是无法很快地构建哈夫曼树,而且对于最小带权路径长度的计算更是不知所措,同时编写出的哈夫曼树的算法时间复杂度很大。
为此,本文介绍一种最简的建立哈夫曼树的过程和计算带权路径长度的简单方法。
1 最优二叉树的建立和算法1.1 最优二叉树的概念设一棵二叉树有n个叶子结点,每个叶子结点拥有一个权值W1,W2, …,Wn,从根结点到每个叶子结点的路径长度分别为L1, L2,…, Ln,那么树的带权路径长度为每个叶子的路径长度与该叶子权值乘积之和, 通常记作:而在有相同叶子结点权值构成的二叉树中,带权路径长度各不相同,在n个带树叶子结点构成的所有二叉树中,带权路径长度WPL最小的二叉树称为最优二叉树。
1.2 最优二叉树的建立最优二叉树的构造思想是由哈夫曼得出的,下面先介绍哈夫曼提出的思想方法:对于已知的一组叶子的权值W1,W2,…,Wn:1) 首先把n个叶子结点看作n棵树,每棵树的树根为叶子结点的权值,把这n棵树看做一个森林。
二叉树的建立方法总结
⼆叉树的建⽴⽅法总结之前已经介绍了⼆叉树的四种遍历(如果不熟悉)，下⾯介绍⼀些⼆叉树的建⽴⽅式。
⾸先需要明确的是，由于⼆叉树的定义是递归的，所以⽤递归的思想建⽴⼆叉树是很⾃然的想法。
1. 交互式问答⽅式这种⽅式是最直接的⽅式，就是先询问⽤户根节点是谁，然后每次都询问⽤户某个节点的左孩⼦是谁，右孩⼦是谁。
代码如下(其中字符'#'代表空节点)：#include <cstdio>#include <cstdlib>using namespace std;typedef struct BTNode *Position;typedef Position BTree;struct BTNode{char data;Position lChild, rChild;};BTree CreateBTree(BTree bt, bool isRoot){char ch;if (isRoot)printf("Root: ");fflush(stdin); /* 清空缓存区 */scanf("%c", &ch);fflush(stdin);if (ch != '#'){isRoot = false;bt = new BTNode;bt->data = ch;bt->lChild = NULL;bt->rChild = NULL;printf("%c's left child is: ", bt->data);bt->lChild = CreateBTree(bt->lChild, isRoot);printf("%c's right child is: ", bt->data);bt->rChild = CreateBTree(bt->rChild, isRoot);}return bt;}int main(){BTree bt;bt = CreateBTree(bt, true);LevelOrderTraversal(bt); /* 层序遍历 */return0;}2. 根据先序序列例如输⼊序列ABDH##I##E##CF#J##G##（#表⽰空），则会建⽴如下图所⽰的⼆叉树思路和第⼀种⽅式很相似，只是代码实现细节有⼀点区别，这⾥给出创建函数BTree CreateBTree(){BTree bt = NULL;char ch;scanf("%c", &ch);if (ch != '#'){bt = new BTNode;bt->data = ch;bt->lChild = CreateBTree();bt->rChild = CreateBTree();}return bt;}3. 根据中序序列和后序序列和⽅式⼆不同的是，这⾥的序列不会给出空节点的表⽰，所以如果只给出先序序列，中序序列，后序序列中的⼀种，不能唯⼀确定⼀棵⼆叉树。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
设计计算二叉树中所有结点值之和的算法。
计算二叉树中所有结点值之和的算法：
1.深度优先搜索：深度优先搜素是一种用于访问树中结点的遍历方法，它分为先序、中序与后序三种顺序，它们均遍历树中所有非空结点，但它们之间在遍历到左右孩子节点的先后顺序上有所不同。
若采用深度优先搜索的方式，当遍历到一个结点时，将其值加入到结果中，然后遍历其左右孩子节点即可。
2.广度优先搜索：广度优先搜索又称为宽度优先搜索，是一种搜索策略，它从根节点出发，沿着树的宽度遍历结点，当遍历到某一个结点时，就将其值加入到结果中，然后在遍历其左右孩子节点。
3.分治法：也称为分枝定界法，它是一种利用递归分解将一个大问题分解为一个个小问题来求解的方法。
在二叉树的问题中，我们可以利用分治法，将树的节点分成左右两部分，只要求出去左右子树的结点值之和，然后相加获得该树的结点值之和即可。
4.Morris算法：Morris算法是一种线性时间统计二叉树结点信息的算法，它使用类似中序遍历的方法，可以实现优化的统计二叉树中结点信息，这里也可以应用Morris算法统计二叉树的结点值之和。
5.堆栈法：堆栈法也是利用递归求解二叉树结点值之和的一种方法，它需要先将根节点压栈，然后开始出栈，将出栈节点的值加入到结果中，之后将其右孩子在入栈，然后将其右孩子入栈，依次进行遍历，最后加上根节点即可。
数据结构 -第12周查找第3讲-二叉排序树.pdf
以二叉树或树作为表的组织形式，称为树表，它是一类动态查找表，不仅适合于数据查找，也适合于表插入和删除操作。
常见的树表：二叉排序树平衡二叉树B-树B+树9.3.1 二叉排序树二叉排序树（简称BST）又称二叉查找（搜索）树，其定义为：二叉排序树或者是空树，或者是满足如下性质（BST性质）的二叉树：❶若它的左子树非空，则左子树上所有节点值（指关键字值）均小于根节点值；❷若它的右子树非空，则右子树上所有节点值均大于根节点值；❸左、右子树本身又各是一棵二叉排序树。
注意：二叉排序树中没有相同关键字的节点。
二叉树结构满足BST性质：节点值约束二叉排序树503080209010854035252388例如:是二叉排序树。
66不试一试二叉排序树的中序遍历序列有什么特点？二叉排序树的节点类型如下：typedef struct node{KeyType key;//关键字项InfoType data;//其他数据域struct node*lchild,*rchild;//左右孩子指针}BSTNode;二叉排序树可看做是一个有序表，所以在二叉排序树上进行查找，和二分查找类似，也是一个逐步缩小查找范围的过程。
1、二叉排序树上的查找Nk< bt->keybtk> bt->key 每一层只和一个节点进行关键字比较！∧∧p查找到p所指节点若k<p->data，并且p->lchild=NULL，查找失败。
若k>p->data，并且p->rchild=NULL，查找失败。
查找失败的情况加上外部节点一个外部节点对应某内部节点的一个NULL指针递归查找算法SearchBST()如下（在二叉排序树bt上查找关键字为k的记录，成功时返回该节点指针，否则返回NULL）：BSTNode*SearchBST(BSTNode*bt,KeyType k){if(bt==NULL||bt->key==k)//递归出口return bt;if(k<bt->key)return SearchBST(bt->lchild,k);//在左子树中递归查找elsereturn SearchBST(bt->rchild,k);//在右子树中递归查找}在二叉排序树中插入一个关键字为k的新节点，要保证插入后仍满足BST性质。
数据结构实验三——二叉树基本操作及运算实验报告
《数据结构与数据库》实验报告实验题目二叉树的基本操作及运算一、需要分析问题描述：实现二叉树（包括二叉排序树）的建立，并实现先序、中序、后序和按层次遍历，计算叶子结点数、树的深度、树的宽度，求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目，以及二叉树常用运算。
问题分析：二叉树树型结构是一类重要的非线性数据结构，对它的熟练掌握是学习数据结构的基本要求。
由于二叉树的定义本身就是一种递归定义，所以二叉树的一些基本操作也可采用递归调用的方法。
处理本问题，我觉得应该：1、建立二叉树；2、通过递归方法来遍历（先序、中序和后序）二叉树；3、通过队列应用来实现对二叉树的层次遍历；4、借用递归方法对二叉树进行一些基本操作，如：求叶子数、树的深度宽度等；5、运用广义表对二叉树进行广义表形式的打印。
算法规定：输入形式：为了方便操作，规定二叉树的元素类型都为字符型，允许各种字符类型的输入，没有元素的结点以空格输入表示，并且本实验是以先序顺序输入的。
输出形式：通过先序、中序和后序遍历的方法对树的各字符型元素进行遍历打印，再以广义表形式进行打印。
对二叉树的一些运算结果以整型输出。
程序功能：实现对二叉树的先序、中序和后序遍历，层次遍历。
计算叶子结点数、树的深度、树的宽度，求树的非空子孙结点个数、度为2的结点数目、度为2的结点数目。
对二叉树的某个元素进行查找，对二叉树的某个结点进行删除。
测试数据：输入一：ABC□□DE□G□□F□□□（以□表示空格）,查找5,删除E预测结果：先序遍历ABCDEGF中序遍历CBEGDFA后序遍历CGEFDBA层次遍历ABCDEFG广义表打印A（B（C,D（E（,G）,F）））叶子数3 深度5 宽度2 非空子孙数6 度为2的数目2 度为1的数目2查找5，成功，查找的元素为E删除E后，以广义表形式打印A（B（C,D（,F）））输入二：ABD□□EH□□□CF□G□□□（以□表示空格）,查找10,删除B预测结果：先序遍历ABDEHCFG中序遍历DBHEAGFC后序遍历DHEBGFCA层次遍历ABCDEFHG广义表打印A（B(D,E(H)),C(F(,G))）叶子数3 深度4 宽度3 非空子孙数7 度为2的数目2 度为1的数目3查找10，失败。
二叉树的快速排序、归并排序方法
二叉树的快速排序、归并排序方法一、快速排序快速排序采用的是分治法策略，其基本思路是先选定一个基准数（一般取第一个元素），将待排序序列抽象成两个子序列：小于基准数的子序列和大于等于基准数的子序列，然后递归地对这两个子序列排序。
1. 递归实现（1）选定基准数题目要求采用第一个元素作为基准数，因此可以直接将其取出。
（2）划分序列接下来需要将待排序序列划分成两个子序列。
我们定义两个指针 i 和 j，从待排序序列的第二个元素和最后一个元素位置开始，分别向左和向右扫描，直到 i 和 j 相遇为止。
在扫描过程中，将小于等于基准数的元素移到左边（即与左侧序列交换），将大于基准数的元素移到右边（即与右侧序列交换）。
当 i=j 时，扫描结束。
（3）递归排序子序列完成划分后，左右两个子序列就确定了下来。
接下来分别对左右两个子序列递归调用快速排序算法即可。
2. 非递归实现上述方法是快速排序的递归实现。
对于大量数据或深度递归的情况，可能会出现栈溢出等问题，因此还可以使用非递归实现。
非递归实现采用的是栈结构，将待排序序列分成若干子序列后，依次将其入栈并标注其位置信息，然后将栈中元素依次出栈并分割、排序，直至栈为空。
二、归并排序归并排序同样采用的是分治思想。
其基本思路是将待排序序列拆分成若干个子序列，直至每个子序列只有一个元素，然后将相邻的子序列两两合并，直至合并成一个有序序列。
1. 递归实现（1）拆分子序列归并排序先将待排序序列进行拆分，具体方法是将序列平分成两个子序列，然后递归地对子序列进行拆分直至每个子序列只剩下一个元素。
（2）合并有序子序列在完成子序列的拆分后，接下来需要将相邻的子序列两两合并为一个有序序列。
我们先定义三个指针 i、j 和 k，分别指向待合并的左侧子序列、右侧子序列和合并后的序列。
在进行合并时，从两个子序列的起始位置开始比较，将两个子序列中较小的元素移动到合并后的序列中。
具体操作如下：- 当左侧子序列的第一个元素小于等于右侧子序列的第一个元素时，将左侧子序列的第一个元素移动到合并后的序列中，并将指针 i 和 k 分别加 1。
二叉树实验总结
二叉树实验总结二叉树是计算机科学中一种重要的数据结构，具有广泛的应用。
通过对二叉树的实验总结，我深刻认识到了二叉树的特点、操作和应用。
在本文中，我将分享我对二叉树的实验总结，并提供一些示例来说明其应用。
二叉树是由节点组成的树状结构，每个节点最多有两个子节点。
二叉树的特点之一是其高度平衡，这意味着树的左子树和右子树的高度差不超过一。
这种平衡性使得二叉树在搜索和排序等操作中具有较高的效率。
在实验中，我学习了二叉树的基本操作，包括插入、删除和搜索。
插入操作将一个新节点添加到树中的适当位置，删除操作将指定节点从树中移除，而搜索操作则用于查找指定值的节点。
这些操作的实现依赖于二叉树的特性，例如根节点比左子树的任何节点大，比右子树的任何节点小。
除了基本操作，二叉树还具有其他一些重要的属性和应用。
其中之一是二叉查找树（Binary Search Tree，BST），它是一种特殊的二叉树，其中每个节点的值都大于其左子节点的值，小于其右子节点的值。
BST可以用于高效地进行搜索和排序操作。
例如，我们可以使用BST来实现一个字典，通过快速查找实现单词的翻译或定义。
二叉树还可以用于构建表达式树，这是一种用于存储和计算数学表达式的数据结构。
在表达式树中，每个节点都表示一个操作符或操作数，而子节点则表示操作符的操作数。
通过遍历表达式树，我们可以轻松地进行数学表达式的计算。
例如，对于表达式“（2 + 3）* 4”，构建的表达式树如下所示：*/ \+ 4/ \2 3通过对表达式树的后序遍历，我们可以得到计算结果为20。
除了上述应用，二叉树还可以用于构建哈夫曼树（Huffman Tree），这是一种用于数据压缩的树状结构。
哈夫曼树通过将频率较高的字符表示为较短的编码，而将频率较低的字符表示为较长的编码，从而实现数据的高效压缩。
这种压缩方法广泛应用于文件压缩、图像压缩和音频压缩等领域。
通过这些实验，我对二叉树有了更深入的了解。
我能够理解二叉树的特点、操作和应用，并能够在实际问题中灵活应用。
数据结构课程设计报告-最短路径算法-二叉树的三种遍历
数据结构课程设计报告班级：计算机科学与技术132班姓名：赖恒财指导教师：董跃华成绩：32信息工程学院2015 年7月8日目录图的最短路径算法实现1. 需求分析 (1)1.1 程序设计内容 (1)1.2 设计要求 (1)2.概要设计 (2)3.详细设计 (2)3.1 数据类型的定义 (2)3.2 功能模块的设计 (2)3.3 主程序流程 (9)4.调试分析 (10)4.1 问题回顾和分析 (10)4.2.经验和体会 (11)5.测试结果 (12)二叉树的遍历1.设计目的 (13)2.需求分析 (14)2.1课程设计的内容和要求 (14)2.2选题的意义及背景 (14)3.概要设计 (14)3.1设计思想 (14)3.2程序数据类型 (16)3.3程序模块分析 (16)3.3.1置空栈 (16)3.3.2入栈 (17)3.3.3出栈 (17)3.3.4取栈顶操作 (17)3.3.5判空栈 (17)3.4函数关系： (18)4.详细设计 (18)4.1二叉树算法程序截图和结果 (18)5.程序测试结果及问题分析 (19)6.总结 (20)参考文献 (21)附录1 (22)附录2 (26)图的最短路径算法实现----基于floyd最短路径算法1.需求分析设计校园平面图，所含景点不少于8个。
以图中顶点表示学校内各景点，存放景点的名称、景点介绍信息等；以边表示路径，存放路径长度信息。
要求将这些信息保存在文件graph.txt中，系统执行时所处理的数据要对此文件分别进行读写操作。
1.1程序设计内容1．从文件graph.txt中读取相应数据, 创建一个图,使用邻接矩阵表示图；2．景点信息查询：为来访客人提供校园任意景点相关信息的介绍；3．问路查询：为来访客人提供校园任意两个景点之间的一条最短路径。
1.2 设计要求(1) 程序要具在一定的健壮性，即当输入数据非法时，程序也能适当地做出反应。
(2) 程序要添加适当的注释，程序的书写要采用缩进格式。
二叉树模型
Cd = Max(0,100(.80) - 100) = Max(0,80 - 100) = 0 h = (25 - 0)/(125 - 80) = .556 p = (1.07 - 0.80)/(1.25 - 0.80) = .6
二叉树模型
Binomial Trees
注意： d < exp(r*T) < u 以避免套利 构筑一个无风险的组合，价值为：
V = hS - C
到期时价值为：
Vu = hSu - Cu Vd = hSd – Cd 令 Vu = Vd，可以解得 h （对冲比率, hedge ratio）。
对冲比率
看跌期权的对冲比率公式和看涨期权的一样， 负号表示我们需要同时买入股票和看跌期权：
h 0 13.46 0.299 125 80
因而，我们需要买入299股股票和1000个期权。 成本为 $29,900 (299 x $100) + $5,030 (1,000 x $5.03) ＝ $34,930
Cu
pC u 2
(1 p)Cud 1 r
Cd
pCdu
(1 p)Cd2 1 r
则现在的期权价值为
C pCu (1 p)Cd 1 r
或者：
C
p2Cu2
2p(1
p)Cud
(1
p)
C 2 d2
(1 r)2
•不同状态下的对冲比率是不一样的：
h
Байду номын сангаас
Cu Su
Cd Sd
,
hu
Cu2 Su 2
Cud Sud
创建二叉树的三种算法
创建二叉树的三种算法1.递归算法递归算法是最直观也是最常用的创建二叉树的方法之一、递归算法通过递归地创建左子树和右子树来构建完整的二叉树。
具体步骤如下：-创建一个二叉树结构的定义，包含一个存储数据的变量和左右子节点。
-如果当前节点为空，直接将新节点插入当前位置。
-如果新节点的值小于当前节点的值，递归地将新节点插入当前节点的左子树。
-如果新节点的值大于等于当前节点的值，递归地将新节点插入当前节点的右子树。
递归算法的示例代码如下所示：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, val):self.val = valself.left = Noneself.right = Nonedef insert(root, val):if root is None:return TreeNode(val)if val < root.val:root.left = insert(root.left, val)elif val >= root.val:root.right = insert(root.right, val)return root```2.先序遍历算法先序遍历算法通过遍历给定的节点集合，按照先序的顺序将节点逐个插入到二叉树中。
这种算法可以使用栈来实现。
具体步骤如下：-创建一个空栈，同时创建一个新节点的拷贝作为当前节点。
-依次遍历给定的节点集合，如果新节点的值小于当前节点的值，将当前节点的左子节点指向新节点，并将新节点入栈，并将新节点移动到当前节点的左子节点。
-如果新节点的值大于等于当前节点的值，重复上述过程，直到找到一个合适的位置并插入新节点。
-当遍历完所有节点后，返回二叉树的根节点。
先序遍历算法的示例代码如下所示：```pythonclass TreeNode:def __init__(self, val): self.val = valself.left = Noneself.right = Nonedef insert(root, val): if root is None:return TreeNode(val) stack = []cur = rootwhile True:if val < cur.val:if not cur.left:cur.left = TreeNode(val) breakelse:cur = cur.leftelse:if not cur.right:cur.right = TreeNode(val)breakelse:cur = cur.rightreturn root```3.层次遍历算法层次遍历算法通过逐层遍历给定的节点集合，按照从上到下、从左到右的顺序将节点逐个插入到二叉树中。
二叉树的四种遍历算法
⼆叉树的四种遍历算法⼆叉树作为⼀种重要的数据结构，它的很多算法的思想在很多地⽅都⽤到了，⽐如STL算法模板，⾥⾯的优先队列、集合等等都⽤到了⼆叉树⾥⾯的思想，先从⼆叉树的遍历开始：看⼆叉树长什么样⼦：我们可以看到这颗⼆叉树⼀共有七个节点0号节点是根节点1号节点和2号节点是0号节点的⼦节点，1号节点为0号节点的左⼦节点，2号节点为0号节点的右⼦节点同时1号节点和2号节点⼜是3号节点、四号节点和五号节点、6号节点的双亲节点五号节点和6号节点没有⼦节点（⼦树），那么他们被称为‘叶⼦节点’这就是⼀些基本的概念⼆叉树的遍历⼆叉树常⽤的遍历⽅式有：前序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历四种遍历⽅式，不同的遍历算法，其思想略有不同，我们来看⼀下这四种遍历⽅法主要的算法思想：1、先序遍历⼆叉树顺序：根节点 –> 左⼦树 –> 右⼦树，即先访问根节点，然后是左⼦树，最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的前序遍历结果为：0 -> 1 -> 3 -> 4 -> 2 -> 5 -> 62、中序遍历⼆叉树顺序：左⼦树 –> 根节点 –> 右⼦树，即先访问左⼦树，然后是根节点，最后是右⼦树。
上图中⼆叉树的中序遍历结果为：3 -> 1 -> 4 -> 0 -> 5 -> 2 -> 63、后续遍历⼆叉树顺序：左⼦树 –> 右⼦树 –> 根节点，即先访问左⼦树，然后是右⼦树，最后是根节点。
上图中⼆叉树的后序遍历结果为：3 -> 4 -> 1 -> 5 -> 6 -> 2 -> 04、层序遍历⼆叉树顺序：从最顶层的节点开始，从左往右依次遍历，之后转到第⼆层，继续从左往右遍历，持续循环，直到所有节点都遍历完成上图中⼆叉树的层序遍历结果为：0 -> 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6下⾯是四种算法的伪代码：前序遍历：preOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容preOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树preOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}中序遍历inOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束inOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容inOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树}pastOrderParse(int n) {if(tree[n] == NULL)return ; // 如果这个节点不存在，那么结束pastOrderParse(tree[n].leftChild); // 递归输出左⼦树pastOrderParse(tree[n].rightChild); // 递归输出右⼦树cout << tree[n].w ; // 输出当前节点内容}可以看到前三种遍历都是直接通过递归来完成，⽤递归遍历⼆叉树简答⽅便⽽且好理解，接下来层序遍历就需要动点脑筋了，我们如何将⼆叉树⼀层⼀层的遍历输出？其实在这⾥我们要借助⼀种数据结构来完成：队列。
二叉树的遍历算法
二叉树的前序、后序的递归、非递归遍历算法学生姓名：贺天立指导老师：湛新霞摘要本课程设计主要解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现。
在课程设计中，系统开发平台为Windows 2000，程序设计设计语言采用Visual C++，程序运行平台为Windows 98/2000/XP。
用除递归算法前序，后续，中序遍历树外还通过非递归的算法遍历树。
程序通过调试运行，初步实现了设计目标，并且经过适当完善后，将可以应用在商业中解决实际问题。
关键词程序设计；C++；树的遍历；非递归遍历1 引言本课程设计主要解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现。
1.1课程设计的任务构造一棵树并输入数据，编写三个函数，非别是树的前序递归遍历算法、树的后序递归遍历算法、树的非递归中序遍历算法（这里的非递归以中序为例）。
在主程序中调用这三个函数进行树的遍历，观察用不同的遍历方法输出的数据的顺序和验证递归与非递归输出的数据是否一样。
1.2课程设计的性质由要求分析知，本设计主要要求解决树的前序、后序的递归、非递归遍历算法，层次序的非递归遍历算法的实现。
所以设计一个良好的前序、后序的递归、非递归遍历算法非常重要。
1.3课程设计的目的在程序设计中，可以用两种方法解决问题：一是传统的结构化程序设计方法，二是更先进的面向对象程序设计方法[1]。
利用《数据结构》课程的相关知识完成一个具有一定难度的综合设计题目，利用C语言进行程序设计。
巩固和加深对线性表、栈、队列、字符串、树、图、查找、排序等理论知识的理解；掌握现实复杂问题的分析建模和解决方法（包括问题描述、系统分析、设计建模、代码实现、结果分析等）；提高利用计算机分析解决综合性实际问题的基本能力。
树的遍历分为前序、中序和后序，可以用递归算法实现树的三种遍历。
除了递归外还可以构造栈，利用出栈和入栈来实现树的前序遍历、中序遍历和后序遍历。
数据结构实验四——二叉树链式
实验报告四
实验课名称：数据结构与程序设计实验
实验名称：二叉树链式存储结构
班级：学号：姓名：时间：
一、问题描述
●二叉链表的C语言描述
●基本运算的算法——建立二叉链表、先序遍历二叉树、中序遍历二叉树、后序遍历二叉
树、后序遍历求二叉树深度
二、数据结构设计
typedef struct BiTNode{
ElemType data; //数据域
struct BiTNode *lchild ,*rchild; //左右孩子结点指针
}BiTNode,*BiTree; //树结点、树结构体变量
根据二叉链表的概念来设计数据结构，分为3个域，一个数据域，另外两个指针域分别指向左右孩子结点。
三、算法设计
1)建立二叉链表
2)先序遍历二叉树
3)中序遍历二叉树
4)后序遍历二叉树
5)后序遍历求二叉树深度。
设顺序存储的二叉树中有编号为i和j的两个结点,请设计算法求出它们最近的公共祖先
设顺序存储的二叉树中有编号为i和j的两个结点,请设计算法求出它们最近的公共祖先
解析
顺序存储的二叉树是一种特殊的二叉树，其中节点数据按照从上
到下、从左到右的顺序存储。
在顺序存储的二叉树中，有编号为i和j 的两个结点，求出它们最近的公共祖先的算法是：
1. 根据结点编号i和j，查找在顺序存储的二叉树中它们的父节点的编号。
2. 向上，递归查找各节点的父节点，当遇到编号相同的结点时，即为它们最近的公共祖先。
3. 查找过程中可能会遇到根节点，此时如果父节点不重复，则
结束查找过程，否则，说明此节点为它们最近的公共祖先。
下面通过一个例子来说明求最近公共祖先的算法的具体实现，
/ \
1 2
/ \ / \
3 4 5 6
/ \ / \
7 8 9 10
假如我们要求出编号为3和7最近的公共祖先，首先我们查找结
点3和7分别的父节点，可以得到它们的父节点分别为1和3，接着将
1和3向上递归查找，可以得到它们的共同父节点为0，查找过程结束，因而得到结点3和7最近的公共祖先为0。
总之求出编号为i和j的两个结点的最近公共祖先的算法是：依
次查找两个结点的父节点，然后递归查找，当遇到编号相同的结点时，即为它们最近的公共祖先。
数据结构课程设计-二叉树
《数据结构》课程设计说明书二叉平衡树算法实现班级组别：二指导老师：完成时间：2019.6.19 组长：学号：05 组员1：学号：33 组员2：学号：组员3：学号：成绩：目录目录一、课题设计任务 (2)二、任务分析 (2)1. 数据逻辑结构（算法描述） (2)2. 关键算法思想 (3)三、概要设计（总体设计） (3)四、详细设计 (4)1. 数据存储结构 (4)2. 各模块流程图及算法 (5)3. 算法效率分析 (9)五、测试 (10)1. 删除 (10)2. 查找 (10)3. 遍历 (10)六、课程设计心得 (10)七、参考文献 (11)八、附录 (11)一、课题设计任务针对给定的序列建立存储结构，实现各种遍历；实现树的生成，实现数据的查找、插入、删除，输出各种遍历。
二、任务分析1.数据逻辑结构（算法描述）//中序--递归void InorderTra(PNode root) {if (root) {InorderTra(root->leftChild); //中序遍历左子树printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点InorderTra(root->rightChild); //中序遍历右子数}}//前序--递归void PreOrderTra(PNode root) {if (root != NULL) {printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点PreOrderTra(root->leftChild); //前序遍历左子树PreOrderTra(root->rightChild); //前序遍历右子数}}//后序--递归void PostOrderTra(PNode root) {if (root) {PostOrderTra(root->leftChild); //后序遍历左子树PostOrderTra(root->rightChild); //后序遍历右子树printf("%d\t", root->keyValue); //访问根节点}}//求树的最大深度int getDeep(PNode root) {if (!root) {return 0;}int leftDeep = getDeep(root->leftChild) + 1;int rightDeep = getDeep(root->rightChild) + 1;return leftDeep > rightDeep ? leftDeep : rightDeep;}//从根节点开始打印出所有层void printByLevel(PNode root, int deep) {for (int i = 0; i < deep; i++) {LevelOrderTra(root, i);}printf("\n");}2.关键算法思想树的生成过程保持左右平衡，插入删除过程中保证树的平衡。
以任意结点为根的准二叉树自动布局算法设计
第37卷 第4期2017年11月Journal of Hebei Normal University for Nationalities 河北民族师范学院学报Vol.37 No.4Nov.2017以任意结点为根的准二叉树自动布局算法设计1、引言《数据结构》课程在计算机科学中占有十分重要的地位[1]。
但学生学习该课程时往往感觉很困难。
数据结构及其算法的教学难点在于它们的抽象性和动态性[2]。
在学习或使用数据结构及其程序设计时学习效果差、程序开发低效等现象普遍存在，造成这种现象的一个很主要的原因在于没有实现数据结构可视化，在程序设计过程中不能直观形象地显现所建立的数据结构[3]。
为此，人们开发数据结构软件以帮助学生对课程中算法的理解。
在开发二叉树数据算法演示学习软件时，为了帮助学习者深入理解二叉树各种算法，我们没有在软件中预设二叉树，而是由学生使用该软件自己创建二叉树，他们可以根据自己知识经验进行数据建模，二叉树结点的数量、位置和模型复杂程度由学生自己设定。
软件中对二叉树的数据建模规则设计如下：1.1 鼠标双击界面创建二叉树结点。
1.2 鼠标单击结点后，拖动鼠标到另一个结点内，则创建边。
1.3 每条边必须与两个结点相连。
不存在没有结点相连，或者只有一个结点相连的边。
1.4 用户可以创建任意多个结点，但与每个结点相连的边不超过3条，没有边与之相连的结点，称为游离结点。
1.5 用户数据建模时不规定根结点及结点的父子关系，数据建模完成后，由用户指定某个结点为根结姜学东 孙海民(河北民族师范学院 数学与计算机科学学院，河北 承德 067000）摘 要：在开发数据结构学习软件时，用户提出这样的需求：任意次以任意结点为根实现准二叉树结点的自动布局。
通过分析发现，对准二叉树进行图的广度优先遍历算法是解决问题的关键。
首先将准二叉树看作图建立邻接表，然后对其进行广度优先遍历，建立准二叉树的三叉链表和自动布局链表，最后对二叉树进行先根遍历，根据三叉链表中结点的父子兄弟关系，计算自动布局链表中的结点位置，从而实现结点的自动布局。
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二叉树算法的设计技巧
2007-07-18
遍历二叉树是二叉树各种操作的基础，遍历算法中对每个结点的访问操作可以是多种形式及多个操作，根据遍历算法的框架，适当修改访问操作的内容，可以派生出很多关于二叉树的应用算法，如求结点的双亲、结点的孩子、判定结点所在的层次等，也可以在遍历的过程中生成结点，建立二叉树的存储结构。
算法 5-1 复制一棵二叉树。
分析：复制二叉树是在计算机中已经存在一棵二叉树，要求按原二叉树的结构重新生成一棵二叉树，其实质就是按照原二叉树的二叉链表另建立一个新的二叉链表。
复制是在遍历过程中，将“访问”操作定义为“生成二叉树的一个结点”。
下面以后序遍历为例写出算法。
算法 5-2 判断两棵二叉树是否相似。
所谓两棵二叉树相似，是指要么它们都为空或都只有一个根结点，要么它们的左右子树均相似。
分析：依题意，得到如下判定两棵二叉树s和t是否相似的递归函数Like：
⑴ 若s=t=NULL，则s和t相似，即Like(s, t)=1;
⑵ 若s和t中有一个为NULL，另一个不为NULL，则s和t不相似，即Like(s, t)=0;
⑶ 进一步判断s的左子树和t的左子树、s的右子树和t的右子树是否相似。
具体算法如下：
算法 5-3 假设二叉树采用二叉链表存储，p所指结点为任一给定的结点，编写算法求从根结点到p所指结点之间的路径。
分析：本题采用非递归后序遍历二叉树，当后序遍历访问到p所指结点时，此时栈中所有结点均为p所指结点的祖先，由这些祖先便构成了一条从根结点到p所指结点之间的路径。
算法如下：。